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Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein Gebiet der Natur- und Ingenieurwissenschaft, das intelligente Maschinen und Software entwickelt. Es steht im Zusammenhang mit der Aufgabe, Computer zu verwenden, um die menschliche Intelligenz zu verstehen. Dabei darf sich KI nicht nur auf biologisch beobachtbare Methoden beschränken.

Was ist Intelligenz?

Intelligenz – eine Fähigkeit, mit Berechnungen Ziele zu erreichen. Menschen, viele Tiere und einige Autos haben verschiedene Arten und Niveaus von Intelligenz.

Gibt es keine Definition von Intelligenz, die nicht von der Beziehung zur menschlichen Intelligenz abhängt?

Bis jetzt gibt es kein Verständnis dafür, welche Arten von Rechenverfahren man intelligent nennen möchte. Wir wissen nicht alles über die Mechanismen der Intelligenz.

Kann man auf die Frage “Hat diese Maschine einen Intellekt?” mit einem “Ja” oder “Nein” antworten?

Nein. Die KI-Forschung hat gezeigt, wie man nur einige der Mechanismen einsetzt. Wenn man für die Aufgabe nur gut untersuchte Modelle braucht, sind die Ergebnisse sehr beeindruckend. Solche Programme haben eine “geringe” Intelligenz.

Ist künstliche Intelligenz ein Versuch, die menschliche Intelligenz zu imitieren?

Manchmal, aber nicht immer. Einerseits lernen wir, wie Maschinen durch die Beobachtung von Menschen oder die Funktion unserer eigenen Algorithmen Probleme lösen. Andererseits verwenden KI-Forscher Algorithmen, die beim Menschen nicht beobachtet werden oder viel mehr Rechenleistung erfordern.


Haben Computerprogramme einen IQ?

Nein. IQ bezieht sich auf das Tempo der intellektuellen Entwicklung bei Kindern. IQ korreliert gut mit unterschiedlichen Indikatoren für Erfolg oder Scheitern im Leben. Aber die Entwicklung von Computern mit hohem IQ ist nicht so hilfreich. Zum Beispiel, die Fähigkeit eines Kindes, eine lange Folge von Zahlen zu wiederholen, korreliert gut mit anderen intellektuellen Fähigkeiten. Man kann sehen, wie viele Informationen sich ein Kind auf einmal merken kann. Dabei ist die Speicherung von Zahlen eine triviale Aufgabe sogar für die primitivsten Computer.

Wie kann man menschliche und computergestützte Intelligenz vergleichen?

Die Menschen haben die gleichen Mechanismen der Intelligenz und intellektuelle Unterschiede im Zusammenhang mit “quantitativen biochemischen und physiologischen Bedingungen”. Dazu gehören die Denkgeschwindigkeit, das Kurzzeitgedächtnis und die Fähigkeit genaue und abrufbare Langzeitspeicher zu bilden.

Die Computerprogramme haben eine große Reserve an Geschwindigkeit und Speicher, aber ihre Fähigkeiten entsprechen den intellektuellen Mechanismen, die Softwareentwickler gut verstehen und in sie investieren können. Einige Fähigkeiten, die Kinder gewöhnlich nicht vor der Teenagerzeit entwickeln, werden eingeführt.

Leider können die Kognitionswissenschaften noch nicht genau bestimmen, was menschliche Fähigkeiten sind. Vielleicht unterscheidet sich die Organisation der intellektuellen Mechanismen von KI günstiger als von Menschen.

Wenn eine Person eine Aufgabe schneller als ein Computer lösen kann, bedeutet das, dass der Entwickler nicht alles über die Mechanismen des Intellekts versteht, die für eine effektive Erfüllung dieser Aufgabe notwendig sind.


Wann hat die KI-Forschung begonnen?

Nach dem Zweiten Weltkrieg haben mehrere Personen selbstständig an intelligenten Maschinen gearbeitet. Der englische Mathematiker Alan Turing war vielleicht der erste von ihnen. Er hielt seinen Vortrag im Jahr 1947. Turing war der Meinung, dass man KI am besten durch Computerprogrammierung erforschen kann. Ende der 1950er Jahre gab es viele KI-Forscher, und die meisten von ihnen beschäftigten sich mit Computerprogrammierung.

Kann KI den menschlichen Verstand in den Computer bringen?

Der menschliche Verstand hat viele Besonderheiten. Es ist schwer, jede von ihnen zu imitieren.


Was bedeutet der Test von Turing?

Wenn eine Maschine vor einem vernünftigen Beobachter erfolgreich vortäuschen kann, ein Mensch zu sein, dann müssen Sie sie natürlich als vernünftig betrachten. Dieses Kriterium wird die meisten Menschen zufriedenstellen, aber nicht alle Philosophen. Der Beobachter muss mit der Maschine oder Person über das Ein-/Ausgabe-Tool interagieren, um die Notwendigkeit zu vermeiden, dass die Maschine menschliches Aussehen oder Stimme simuliert. Sowohl die Maschine als auch der Mensch müssen dafür sorgen, dass der Beobachter sich als Mensch fühlt.

Turing’s Test ist einseitig. Eine Maschine, die einen Test gut gemacht hat, muss auf jeden Fall als vernünftig gesehen werden.

Das Buch von Daniel Denette “Brainchildren” enthält eine ausgezeichnete Diskussion über den Test von Turing und seine unterschiedlichen Teile, die erfolgreich durchgeführt wurden, d.h. mit Einschränkungen für das Wissen des Beobachters über KI und den Gegenstand der Diskussion.

Hat KI das Ziel, menschliche Intelligenz zu erreichen?

Ja. KI möchte Computerprogramme entwickeln, die Probleme lösen und Ziele auf die gleiche Weise wie ein Mensch erreichen können. Die Wissenschaftler, die in engeren Gebieten geforscht haben, haben jedoch weit weniger ehrgeizige Ziele.

Wann wird die Intelligenz der menschlichen Ebene entwickelt?

Möglich wird dies durch das Schreiben einer großen Anzahl von Programmen und das Sammeln umfangreicher Merkblätter in den Sprachen, in denen heute das Wissen zum Ausdruck kommt. Viele KI-Forscher meinen jedoch, dass neue Grundideen notwendig sind. Deshalb ist es unmöglich vorauszusagen, wann die Intelligenz der menschlichen Ebene entwickelt wird.

Ist der Computer eine Maschine, die intelligent werden kann?

Die Computer können für die Simulation aller Arten von Maschinen programmiert werden.

Hat ein Computer genug Geschwindigkeit, um intelligent zu sein?

Einige Leute glauben, dass man sowohl schnellere Computer als auch neue Ideen braucht. Vor 30 Jahren waren die Computer auch genug schnell. Hätten wir nur gewusst, wie man sie programmiert.

Wie sieht die Entwicklung einer “Kindermaschine” aus, die durch Lesen und Lernen aus der eigenen Erfahrung verbessert werden könnte?

Diese Idee wurde seit den 1940er Jahren immer wieder betrachtet. Doch die KI-Programme haben noch kein hohes Niveau, um zu wissen, was ein Kind während seines Lebens lernt. Die existierenden Programme verstehen die Sprache nicht so gut, um durch Lesen viel zu lernen.

Sind die Berechnungs- und Komplexitätstheorien die Schlüssel zur KI?

Nein. Diese Theorien sind relevant. Aber sie behandeln keine grundsätzlichen KI-Fragen. Im Jahr 1930 stellten Gedel und Alan Turing fest, dass es keine Algorithmen gibt, die die Lösung aller Probleme in einigen wichtigen mathematischen Bereichen garantieren würden. Sie glauben, dass die Computer eine Aufgabe schlechter als die Menschen erledigen können. Allerdings können die Menschen in diesen Bereichen keine gute Qualität garantieren.

In den 1960er Jahren entwickelten Steve Cook und Richard Karp die Theorie der NP-vollständigen Probleme. Die Aufgaben in diesen Bereichen kann man lösen. Das einfachste Beispiel für ein NP- vollständiges Problem ist diese Frage: Welche Aussagen der Logik von Anweisungen sind umsetzbar? Die Menschen lösen Probleme im Bereich der NP-vollständigen Aufgaben oft schneller als die grundsätzlichen Algorithmen.

Für KI ist es wichtig, dass die Algorithmen bei der Problemlösung so effektiv sind wie der menschliche Verstand. Das Bestimmen von Subdomains mit guten Algorithmen ist wichtig, aber viele Programme, die KI-Aufgaben lösen, sind nicht mit leicht identifizierbaren Subdomains verbunden.

Die Komplexitätstheorie der allgemeinen Aufgabenklassen wird als Computerkomplexität bezeichnet. Diese Theorie hat bisher nicht so stark mit KI interagiert, wie man hoffen könnte. Der Erfolg bei der Problemlösung durch KI-Leute und -Programme scheint von den Eigenschaften der Probleme und den Methoden zu ihrer Lösung abzuhängen, die weder die Forscher der Komplexität noch die KI-Gemeinschaft genau bestimmen können.

Die Theorie der algorithmischen Komplexität ist heute auch von großer Bedeutung, die von Solomonov, Kolmogorov und Chaytin entwickelt wurde. Sie definiert die Komplexität eines symbolischen Objekts als die Länge des kürzesten Programms, das es generieren kann. Der Nachweis, dass das Kandidatenprogramm das kürzeste oder das nächstliegende ist, ist eine nicht zu lösende Aufgabe, aber die Präsentation der Objekte, die sie durch kurze Programme generieren, kann die Situation manchmal aufklären, auch wenn sie nicht beweisen können, dass ihr Programm das kürzeste ist.

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Quelle

AI-United-Redaktion

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